【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及智能輔助監(jiān)測，尤其涉及一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、隨著醫(yī)療技術(shù)和監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展，骨科護(hù)理中對骨折患者的實時監(jiān)測和輔助診斷成為關(guān)鍵需求，骨折患者在康復(fù)過程中，需要密切監(jiān)控骨折愈合狀態(tài)、生物力學(xué)變化以及康復(fù)訓(xùn)練效果。然而，現(xiàn)有技術(shù)在骨折監(jiān)測和診斷領(lǐng)域中仍存在諸多不足，難以滿足個性化、實時化和智能化的骨科護(hù)理需求。
2、在現(xiàn)有技術(shù)中，傳統(tǒng)骨折監(jiān)測系統(tǒng)通常基于單一類型傳感器或固定監(jiān)測參數(shù)，輔以簡單的數(shù)據(jù)分析方法，雖然這些方法在一定程度上解決了骨折狀態(tài)監(jiān)測的基本需求，但在面對復(fù)雜的臨床環(huán)境和多樣化的患者需求時，存在以下缺陷：
3、1、監(jiān)測數(shù)據(jù)不足全面性：現(xiàn)有系統(tǒng)多采用單一傳感器采集數(shù)據(jù)，缺乏多模態(tài)傳感器的協(xié)同能力，難以實現(xiàn)對力學(xué)、應(yīng)變和生物電等多維度信息的全面捕獲，導(dǎo)致監(jiān)測結(jié)果的精確性和全面性不足。
4、2、智能診斷能力有限：傳統(tǒng)監(jiān)測系統(tǒng)多基于規(guī)則或簡單算法，難以處理復(fù)雜、多維度的骨折狀態(tài)數(shù)據(jù)，無法實現(xiàn)對患者骨折愈合趨勢的高精度預(yù)測和個性化診斷。
5、3、缺乏動態(tài)調(diào)整能力：現(xiàn)有系統(tǒng)無法根據(jù)患者的實時狀態(tài)變化動態(tài)調(diào)整監(jiān)測參數(shù)和數(shù)據(jù)處理策略，導(dǎo)致系統(tǒng)對患者康復(fù)需求的響應(yīng)滯后。
6、4、通信模塊能耗較高：現(xiàn)有系統(tǒng)的無線通信模塊往往功耗較高，不適合長期護(hù)理場景，且缺乏對診斷數(shù)據(jù)的高效遠(yuǎn)程傳輸和實時反饋能力。
7、5、護(hù)理方案缺乏個性化：傳統(tǒng)骨折護(hù)理方案多采用固定模板，未能結(jié)合患者的生物力學(xué)特性和實時狀態(tài)生成個性化康復(fù)計劃，難以滿足患者
8、因此，如何提供一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的一個目的在于提出一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，本專利技術(shù)結(jié)合多模態(tài)傳感器融合技術(shù)、深度學(xué)習(xí)智能診斷技術(shù)、低功耗無線通信技術(shù)以及個性化護(hù)理方案生成技術(shù)，詳細(xì)描述了智能化實現(xiàn)骨折患者實時監(jiān)測、診斷和個性化康復(fù)方案生成的算法與方法，具備全面性高、實時性強(qiáng)、能耗低和護(hù)理方案精準(zhǔn)度高的優(yōu)點。
2、根據(jù)本專利技術(shù)實施例的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，包括如下步驟：
3、s1、多模態(tài)傳感器融合模塊，集成加速度傳感器、應(yīng)變傳感器和光纖傳感器，用于采集骨折患者的加速度信號、應(yīng)變分布信號和生物電光信號，并通過融合算法對加速度信號、應(yīng)變分布信號和生物電光信號進(jìn)行處理，生成多模態(tài)骨折數(shù)據(jù)；
4、s2、數(shù)據(jù)處理模塊與多模態(tài)傳感器融合模塊連接，用于接收多模態(tài)骨折數(shù)據(jù)，并通過預(yù)處理算法執(zhí)行噪聲濾除、數(shù)據(jù)歸一化及特征參數(shù)提取，輸出骨折狀態(tài)的特征參數(shù)集；
5、s3、智能診斷模塊與數(shù)據(jù)處理模塊連接，基于深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的骨折狀態(tài)識別模型，用于分析特征參數(shù)集，生成骨折狀態(tài)的診斷結(jié)果和恢復(fù)趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)；
6、s4、低功耗無線通信模塊與智能診斷模塊連接，采用低功耗無線通信架構(gòu)，用于將骨折狀態(tài)的診斷結(jié)果和恢復(fù)趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)實時傳輸至監(jiān)控終端，并通過雙向通信實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的動態(tài)調(diào)整；
7、s5、個性化護(hù)理方案生成模塊與智能診斷模塊連接，結(jié)合患者的生物力學(xué)模型，生物力學(xué)模型由患者的個性化特征數(shù)據(jù)和骨折狀態(tài)的診斷結(jié)果構(gòu)建，個性化特征數(shù)據(jù)包括患者的骨密度、體重分布、骨折部位特性和肌肉分布信息，通過優(yōu)化算法生成個性化護(hù)理方案集合，包括康復(fù)運動計劃、負(fù)載調(diào)整策略及輔助裝置配置參數(shù)；
8、s6、自適應(yīng)反饋調(diào)節(jié)模塊與多模態(tài)傳感器融合模塊和數(shù)據(jù)處理模塊連接，用于基于實時獲取的多模態(tài)骨折數(shù)據(jù)和患者狀態(tài)變化，動態(tài)調(diào)整多模態(tài)傳感器融合模塊的數(shù)據(jù)采集策略及數(shù)據(jù)處理模塊的特征參數(shù)集。
9、可選的，所述s1具體包括：
10、s11、多傳感器協(xié)同采集單元，包括三軸加速度傳感器、微型應(yīng)變傳感器和光纖布拉格光柵傳感器，分別用于采集骨折部位的加速度信號、應(yīng)變分布信號和生物電光信號，通過時間同步器對采集的加速度信號、應(yīng)變分布信號和生物電光信號進(jìn)行時間對齊，輸出時間序列數(shù)據(jù)集合；
11、s12、多模態(tài)信號預(yù)處理單元與多傳感器協(xié)同采集單元連接，通過噪聲濾除算法和歸一化處理方法對時間序列數(shù)據(jù)集合進(jìn)行去噪和標(biāo)準(zhǔn)化，生成經(jīng)處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集合，其中、、分別表示加速度信號、應(yīng)變分布信號和生物電光信號的標(biāo)準(zhǔn)化值；
12、s13、多模態(tài)特征融合單元與多模態(tài)信號預(yù)處理單元連接，基于加權(quán)特征融合模型對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集合進(jìn)行融合，生成綜合特征向量：；
13、其中，、、為權(quán)重參數(shù)，依據(jù)骨折部位、恢復(fù)階段及患者個體化需求動態(tài)調(diào)整，滿足約束條件；
14、s14、動態(tài)自適應(yīng)校準(zhǔn)單元與多模態(tài)特征融合單元連接，基于實時反饋機(jī)制和深度學(xué)習(xí)優(yōu)化模型，對綜合特征向量的權(quán)重參數(shù)及信號融合算法進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化，校正因環(huán)境干擾和患者個體差異引起的偏差，生成校準(zhǔn)后的融合特征向量；
15、s15、融合數(shù)據(jù)生成單元與動態(tài)自適應(yīng)校準(zhǔn)單元連接，將校準(zhǔn)后的融合特征向量轉(zhuǎn)化為多模態(tài)骨折數(shù)據(jù)，包括患者骨折部位的加速度信號、應(yīng)變分布信號和生物電光信號。
16、可選的，所述s2具體包括：
17、s21、數(shù)據(jù)接收單元與多模態(tài)傳感器融合模塊連接，用于接收多模態(tài)骨折數(shù)據(jù)集合，其中表示在時間時刻采集的多模態(tài)骨折數(shù)據(jù)，包括加速度信號、應(yīng)變分布信號和生物電光信號；
18、s22、噪聲濾除單元，采用基于多維時空相關(guān)性的自適應(yīng)濾波算法，對多模態(tài)骨折數(shù)據(jù)集合中的每個數(shù)據(jù)項進(jìn)行處理，通過以下公式去除隨機(jī)噪聲和非線性干擾：；
19、其中，表示濾除噪聲后的數(shù)據(jù)項，為與信號相關(guān)的噪聲分量，為動態(tài)權(quán)重因子，根據(jù)信號分布特性進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整；
20、s23、歸一化處理單元與噪聲濾除單元連接，用于對濾噪后的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行歸一化處理，將信號幅值歸一化到標(biāo)準(zhǔn)范圍：；
21、其中，表示歸一化后的信號幅值，和分別表示數(shù)據(jù)集合的最小值和最大值，生成歸一化后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集合；
22、s24、特征提取單元與歸一化處理單元連接，基于深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的特征分析模型，對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取，構(gòu)建特征參數(shù)集合，其中每個特征參數(shù)表示與骨折狀態(tài)相關(guān)的特定力學(xué)特性、應(yīng)變分布或生物電活動特性；
23、s25、特征參數(shù)輸出單元與特征提取單元連接，用于將特征參數(shù)集傳遞至智能診斷模塊。
24、可選的，所述s3具體包括：
25、s31、特征參數(shù)接收單元，與數(shù)據(jù)處理模塊連接，用于接收數(shù)據(jù)處理模塊輸出的特征參數(shù)集合，其中每個特征參數(shù)表示與骨折狀態(tài)相關(guān)的力學(xué)特性、應(yīng)變分布和生物信號特性；
26、s32、骨折狀態(tài)識別模型單元與特征參數(shù)接收單元連接，基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)建多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于同時處理特征參數(shù)集合的骨折狀態(tài)分類和恢復(fù)階段預(yù)測，模型的輸出包括骨折狀態(tài)識別結(jié)果集合和恢復(fù)階段分類結(jié)果集合：；
27、其中，為模型的權(quán)重參數(shù)，依據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)動態(tài)更新；
本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述S1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述S3具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述S4具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述S5具體包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述S6具體包括：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述s1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種用于骨科護(hù)理的骨折智能輔助監(jiān)測系統(tǒng)，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孫歡，全偉，張婷，柯昌云，王宇，
申請(專利權(quán))人：中國人民解放軍空軍軍醫(yī)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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